OpenAI Privacy Filter

2026-04-22 · Éditeur : OpenAI · Domaine : Intelligence Artificielle

OpenAI publie Privacy Filter, un petit modèle open-weight sous licence Apache 2.0 qui détecte et masque les données personnelles dans un texte, exécutable en local.

OpenAI publie Privacy Filter, un petit modèle open-weight sous licence Apache 2.0 qui détecte et masque les données personnelles dans un texte, exécutable en local. ### Ce qui change - Classifieur de tokens bidirectionnel (1,5 milliard de paramètres, 50 millions actifs) dérivé d'un modèle autorégressif proche de gpt-oss. - Détecte huit catégories : personnes, adresses, e-mails, téléphones, URL, dates, numéros de compte et secrets (mots de passe, clés API). - Exécutable sur un poste ou dans un navigateur, donc sans envoyer les données non filtrées à un serveur. - Ajustable par fine-tuning : le F1 passe de 54 % à 96 % sur un benchmark d'adaptation de domaine. ### Caractéristiques - Licence Apache 2.0, poids sur Hugging Face et GitHub. - Contexte : 128 000 tokens. - Modalité : texte, décodage de spans par Viterbi contraint. - Identifiant : openai/privacy-filter. ### Tarifs Sans objet : poids ouverts, à héberger soi-même. ### Benchmarks | Évaluation | Score | | --- | --- | | PII-Masking-300k (F1) | 96 % (précision 94,04 %, rappel 98,04 %) | | PII-Masking-300k corrigé des erreurs d'annotation (F1) | 97,43 % | Scores publiés par l'éditeur. ### À retenir Une brique de conformité prête à l'emploi pour anonymiser des journaux, index et jeux d'entraînement sans sortir du périmètre de l'entreprise.

Tags : Open Source, OpenAI, Open-weight, Confidentialité, PII, Classification